Публікація: Проблемы компрессии данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей
Завантаження...
Файли
Дата
2012
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
ХНУРЭ
Анотація
Предложено архитектуру и алгоритм обучения всех параметров вэйвлет-нейро-компрессора данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей данных. Вэйвлет-нейро-компрессор позволяет сжимать не только данные, поданные в виде таблиц “объект-свойство”, но и нестационарные нелинейные временные ряды в on-line режиме. Предложенный подход может быть использован для решения задач интеллектуальной обработки сигналов произвольной природы и в задачах аутентификации пользователей по их биометрическому образу. An architecture and all parameters learning algorithm of a wavelet-neuro-compressor of mass data to detect local features under uncertainty conditions are proposed. The wavelet-neuro-compressor allows to compress not only data in an “object-property” table but non-stationary nonlinear time series in the on-line mode. The proposed approach can be used for solving of different problems of intelligent signal processing and in the tasks of authenticating users by their biometric image.
Опис
Ключові слова
сжатие данных большого объема, вэйвлет-нейро-компрессор, нестационарные временные ряды, mass data compression, authentication, non-stationary time series
Бібліографічний опис
Винокурова, Е. А. Проблемы компрессии данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей / Е. А. Винокурова // Прикладная радиоэлектроника : науч.-техн. журн. – Х. : ХНУРЭ, 2012. – Т. 11, № 2. – С. 250–254.